Classificació digital d'imatges que fins a la fase 4 és força similar al procediment d'una classificació supervisada, però que en la fase d'assignació treballa sobre conjunts borrosos, fent correspondre a cada individu no una classe sinó un nivell de pertinència a cadascuna de les diferents classes disponibles.

La multipertinència dels individus (píxels, entre d'altres) té relativament poca tradició en cartografia, però pot aportar informacions interessants sobre la certesa d'assignació, de definició del nombre de classes, etc., i, en qualsevol cas, pot desembocar igualment en un mapa categòric convencional a través de classificadors borrosos. Un producte addicional d'una classificació borrosa és una imatge d'incertesa de classificació de cada individu. Aquesta incertesa oscil·la entre 0 i 1 (màxima incertesa) i es defineix: Incertesa = 1 − (max − sum/n)/(1 − 1/n), on max és la màxima pertinència per al píxel, sum és la suma de les pertinències per al píxel i n és el nombre de classes considerat.